使用OpenCV在Python中进行图像裁剪是一个常见的任务。以下是一个详细的步骤指南,包括代码示例,帮助你理解如何使用OpenCV裁剪图像。 1. 导入OpenCV库 首先,确保你已经安装了OpenCV库。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装: bash pip install opencv-python 然后,在你的Python脚本中导入OpenCV库: python import cv2 ...
裁剪操作是通过切片来进行的,即我们指定要裁剪的高度和宽度或区域作为图像矩阵的维数。因此,生成的图像可以保存在一个新的矩阵中,或者通过更新现有的矩阵来保存。然后可以使用OpenCV imshow()函数将这个矩阵显示为图像,或者使用OpenCV imwrite()函数将其作为文件写入磁盘。我们还讨论了如何将图像分割成更小的块,以及围绕...
裁剪后的图像将保存在变量cropped_image中,并通过imshow()函数显示出来。 另一种常见的裁剪方式是通过比例来指定裁剪区域的大小。以下是使用OpenCV的resize()函数和比例因子进行裁剪的代码示例: # 定义裁剪区域的比例因子scale_percentage=50# 50% 的比例# 计算裁剪区域的新宽度和新高度new_width=int(image.shape[1]...
pip install opencv-python 在python代码中使用cv2: import cv2 #读取图像 img = cv2.imread('~/Downloads/img_test.png') #获取图像高与宽 height,width = len(img), len(img[0]) #裁剪图像,上方为y0,下方为y1,左方为x0,右方为x1,裁剪图像格式为[y0:y1,x0:x1] img_tailor = img[int(5/13*hei...
函数实现的是图像的透视变换,得到图像的俯视图。具体流程: 对图像进行高斯滤波和Canny边缘检测,得到二值化的边缘图像。 使用闭运算保证边缘是闭合的。 对边缘图像进行轮廓检测,找到面积大于一定值的最大轮廓。 计算轮廓的近似多边形,得到四个端点的坐标。
先利用os.listdir方法将目标文件夹下的所有图像读取出来,再分别根据图像的宽高等比例地将图像resize成目标大小。最后利用opencv的imwrite()方法批量保存resize后的图片。 3)代码分析 利用for循环将目标文件夹下所有图片读取出来。 for i in os.listdir(imgs_p): ...
图像裁剪是指根据图像的像素值范围,将图像中的某些区域进行截取或去除。在Python中,可以使用OpenCV库来实现图像裁剪的操作。 首先,需要安装OpenCV库。可以使用以下命令来安装: 代码语言:txt 复制 pip install opencv-python 接下来,可以使用以下代码来实现图像裁剪: ...
在Python中使用opencv-python对图像进行缩放和裁剪非常简单,可以使用resize函数对图像进行缩放,使用对cv2.typing.MatLike操作,如img = cv2.imread(“Resources/shapes.png”)和img[46:119,352:495] 进行裁剪, 如有下面一副图像: 可以去https://github.com/murtazahassan/Learn-OpenCV-in-3-hours/blob/master/Resou...
OpenCV对图片进行裁剪 首先,我们有一张原始图片,如下图所示: 然后,我们利用OpenCV对其进行裁剪,代码如下所示: 代码语言:javascript 复制 import cv2 img = cv2.imread("./data/cut/thor.jpg") print(img.shape) # (1080, 1920, 3) cropped = img[0:128, 0:512] # 裁剪坐标为[y0:y1, x0:x1] cv2....